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星涅爱别离
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2020年1月30日
如何安装opencv从python
摘要: conda install -c menpo opencv3
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posted @ 2020-01-30 20:45 星涅爱别离
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Battleship——疫情下的自我调节
摘要: 最近疫情呆在家中不敢走动,看看有什么游戏,发现了这个battleship 玩了几把ing有意思,找来代码,发现还挺自嗨 做了较大的变化在: 加入语音功能 加入虚拟盲猜对手 大家一起无聊无聊 """ codecademy上给的代码简单很多 """ from random import randint
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posted @ 2020-01-30 20:44 星涅爱别离
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2020年1月29日
google下载安装油猴
摘要: Tampermonkey 俗称“油猴子”,它其实是一个脚本引擎,它提供了脚本安装、标签中的脚本运行状况速览、自动更新检查等管理功能。它可以自由定制网页,实现你想要的各种功能:比如去除网页弹窗贴边广告,突破下载网盘文件限速,破解某些VIP的限制这些都是他的强大功能所在。比如你想要定制某一个功能,那么你
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posted @ 2020-01-29 22:36 星涅爱别离
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2020年1月28日
【官方无解】pycharm 无法调用摄像头权限问题
摘要: 这个是软件方的问题,所以暂时看这篇网友的解答吧貌似可以用 https://blog.csdn.net/DerrickRose25/article/details/102997685 另外网上说的修改Info.plist还是没说明白最后放到哪一个目录下面 https://blog.csdn.net/i
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posted @ 2020-01-28 20:23 星涅爱别离
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Mac anaconda 在terminal中fbprophet安装过程
摘要: 首先要安装好conda install pystan 再安装pip install fbprohet 调试的时候报错一:cannot import name 'easter' from 'holidays' holiday版本过高(将版本下载) pip install holidays==0.9.8
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posted @ 2020-01-28 19:26 星涅爱别离
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2020年1月27日
Mac+anaconda 的opencv安装--我开始信仰brew大法
摘要: 累了,不想发失败的那些截图了 讲一下我的实现方法: 先安装好brew 输入 brew install opencv 等待所有的下成功,没有成功就反复上面这个代码,最好有线网络(不用科学) 找到brew专用的“酒窖”celler 找到cv2.cpython-37m-darwin.so(基本类似的名字)
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posted @ 2020-01-27 23:08 星涅爱别离
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2020年1月24日
如何预测股票分析--长短期记忆网络(LSTM)
摘要: 在上一篇中,我们回顾了先知的方法,但是在这个案例中表现也不是特别突出,今天介绍的是著名的l s t m算法,在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗? 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Re
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posted @ 2020-01-24 21:12 星涅爱别离
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如何预测股票分析--先知(Prophet)
摘要: 在上一篇中,我们探讨了自动ARIMA,但是好像表现的还是不够完善,接下来看看先知的力量! 先知(Prophet) 有许多时间序列技术可以用在股票预测数据集上,但是大多数技术在拟合模型之前需要大量的数据预处理。Prophet(先知)由Facebook设计和开发,是一个时间序列预测库,不需要数据预处理,
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posted @ 2020-01-24 15:19 星涅爱别离
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如何预测股票分析--自动ARIMA
摘要: 在上一篇中,我们发现knn和线性回归一样,表现的不是特别好,来看看时间序列的表现 时间序列预测法其实是一种回归预测方法,属于定量预测,其基本原理是;一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析,推测出事物的发展趋势;另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影
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posted @ 2020-01-24 15:00 星涅爱别离
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如何预测股票分析--k-近邻
摘要: 在上一篇中,我们学习了线性回归,这一次来看看k近邻的表现 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别,则该样本也属
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posted @ 2020-01-24 14:39 星涅爱别离
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